大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于代谢组学数据作图的问题，于是小编就整理了5个相关介绍代谢组学数据作图的解答，让我们一起看看吧。

1. 深度空间代谢组学QA(三)| 常规分析内容及数据清洗策略
2. 非靶向 | 靶向代谢组学数据分析总结-纲要
3. 【代谢组学】3.数据分析
4. R绘图|ggplot2火山图的绘制
5. 找CRO做代谢组学检测需要注意哪些关键点?

1、深度空间代谢组学QA(三)| 常规分析内容及数据清洗策略

空间聚类分析（Segmentation）空间聚类分析的本质是一张空间聚类分析的热图，通过聚类算法后，对有相似代谢模式的区域使用同一种颜色标注，清晰直观的从分子层面对切片进行区域分型。

代谢组学（metabonomics/metabolomics）是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式，是系统生物学的组成部分。

公司介绍：苏州帕诺米克（BioNovoGene）最早是做基因检测服务的，2017左右聚焦做代谢组学，改名为诺米代谢（PanoMIX），公司2021年获得元生创投亿级融资。

基因编辑：基因编辑技术，特别是CRISPR-Cas9技术，已成为生命科学领域的一个重要工具。它可以准确地更改基因序列，对于治疗遗传性疾病、创新农业生产和研究动植物等领域都具有巨大的潜力。

深度学习在处理高维基质转录组学数据方面也取得了一些成功。

2、非靶向 | 靶向代谢组学数据分析总结-纲要

代谢组学分析如下：代谢组学研究可分为两类：“发现代谢组学”（也称“非靶向代谢组学”）和“靶向代谢组学”。

靶向代谢组学新技术，区别于传统的非定向代谢组学，具有如下优势：样品种类多：生物流体（血液、尿、唾液、肠道微生物）、环境样品、细胞、动植物组织、污水、药品、食品。

拟靶向代谢组学主要包括三个步骤：（1）基于四极杆飞行时间质谱的非靶向分析；（2）母离子/产物离子对的选择及检测参数优化；（3）使用三重四极杆或QTRAP质谱采用MRM模式（包括上述离子对）对样品进行分析。

新污染物的鉴别是一个复杂的过程，非靶向识别流程是其常用的方法之一。下面是新污染物非靶向识别流程的第一步：采集样品：从可能存在新污染物的环境中采集样品，如水体、土壤、空气等。

在我们国家大约有百分之九十的淋巴瘤是属于非霍奇金淋巴瘤，所以对于此病的治疗就非常重要了。在非霍奇金淋巴瘤当中淋巴瘤弥漫大B细胞淋巴瘤是最为常见的一种疾病，这种病一般通过CHOP的化疗方案就能够治疗康复。

3、【代谢组学】3.数据分析

代谢物提取，一般要求每组至少10个样； 在所有提取好的样本中取等量混合作为QC； QC样本与实验样本穿插上机，开始十个QC，结尾三个QC，中间每十个样本穿插一个QC样本 。

这里我们采用基于秩的检验方法，其中基因集富集分析（GSEA）是在转录组数据背景下进行代谢路径分析的一个常见例子，它也可以应用于代谢组数据。

在中心法则的指导下，基因组、转录组、蛋白组通常以 信息流 的方式呈现，而代谢组被认为是新陈代谢的结果。

本部分分析内容与常规代谢组学一致，主要针对代谢物含量开展单维与多维统计学分析、KEGG通路分析、表达量相关性分析、聚类热图、代谢物分类等分析。

4、R绘图|ggplot2火山图的绘制

X轴代表log2（FC）；Y轴代表-log10（q value），灰色代表无差异基因，红色代表上调基因，绿色代表下调基因。X轴的取值可以是FC，也可以是log2处理后的值。

可以看到，这个数据当中log2（fold_change）已经天然存在，Adjust P_Value也已经存在，只不过需要我们进行-log10的转换。

这个图的做法和之前我们写过的ggplot做火山图同根同源（ ggplot做火山图---添加任意基因标签|||突出显示标记基因 ）。我们的复现结果基本和这篇NC是一样的，有以下特点：上下调基因阈值使用曲线。

标准的火山图常用于展示显著差异表达的基因，这里有两个关键词：显著是指P0.05，差异表达一般我们按照Fold Change（倍数变化）=0作为标准。

5、找CRO做代谢组学检测需要注意哪些关键点?

在实验室标准宣贯方面要做好落实工作，一是抓标准配备、宣贯，二是抓标准的检查、 更新 ，确保试验工作有标可依，规范有序。02 样品 的控制 试验用样品的状态应符合标准要求。样品要有代表性，抽样采取随机抽取的方法进行。

第一，要注意工作行业的选择。很多同学就业找工作心态比较急，看到有公司在招聘于是就去应聘，可是最后毕业去单位工作以后发现自己并不喜欢这份工作，有些后悔。

以下是我认为需要注意的关键点和需要慎重考虑的地方：专业要求了解医学专业的入学要求，包括学术成绩、考试成绩和其他必备条件。查阅大学或医学院的官方网站，详细了解所需的学术背景和报名要求。

绘制直方图是数据分析中常用的一种方法，可以帮助我们了解数据的分布情况。以下是绘制直方图时需要注意的关键点：数据准备：在绘制直方图之前，需要对数据进行清洗和整理。确保数据的准确性和完整性，排除异常值和缺失值。

第一个关键点 要主动地去找工作，这是大学毕业后找工作的首要前提和根本要求。因为现在的就业形势不是很好，如果不积极主动去找工作的话，很可能会错失找工作的最佳时机。

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